Accelerating the deployment of carbon capture and storage technologies by strengthening the innovation system
Notice bibliographique
Résumé
In order to take up the twin challenge of reducing carbon dioxide (CO2) emissions, while meeting a growing energy demand, the potential deployment of carbon dioxide capture and storage (CCS) technologies is attracting a growing interest of policymakers around the world. In this studywe evaluate and compare national approaches towards the development of CCS in the United States, Canada, Norway, the Netherlands, and Australia. The analysis is done by applying the functions of innovation systems approach. This approach posits that new technology is developed, demonstrated and deployed in the context of a technological innovation system. The performance assessment of the CCS innovation system shows that the extensive knowledge base and knowledge networks, which have been accumulated over the past years, have not yet been utilized by entrepreneurs to explore the market for integrated CCS concepts linked to power generation. This indicates that the build-up of the innovation system has entered a critical phase that is decisive for a further thriving development of CCS. In order to move the CCS innovation system through this present difficult episode and deploymore advanced CCS concepts at a larger scale; it is necessary to direct policy initiatives at the identified weak system functions, i.e. \nentrepreneurial activity, market creation and the mobilization of resources. Moreover, in some specific countries it is needed to provide more regulatory guidance and improve the legitimacy for the technology.We discuss how policymakers and technology managers can use these insights to develop a coherent policy strategy that would accelerate the deployment of CCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».